UIS实践丨深圳AI赋能教育空间布局入选联合国人居署优秀案例 UN-Habitat Case: AI-led Education Space Layout in
UIS Practice：Artificial Intelligence Empowered Scientific Layout of Educational Facilities in Shenzhen Selected as an Excellent Case by the UN-Habitat
近日，联合国人居署中国未来城市顾问委员会发布《未来城市顾问展望2025：人工智能和城市》报告。由深圳市规划和自然资源局申报的《深圳：人工智能赋能教育设施空间科学布局》入选“优秀城市案例”，是深圳市唯一入选案例。该案例不仅为落实联合国可持续发展目标——优质教育（SDG 4）与可持续城市（SDG 11）提供了生动实践，向世界提供了深圳城市指数（UIS：Urban Index of Shenzhen）的“中国方案”。
教育资源空间布局是否科学，直接关乎公共服务效率与教育公平。在深圳这座高速成长的城市，这一挑战尤为紧迫：2010年至2024年间，适龄人口从95.33万人激增至197.23万人，总量翻倍，且随城市发展持续变化。学校空间需提前规划，人口却实时变化——这场“人口变化”与“学校建设”之间的速度差，不仅增加了公共服务成本，更关系千家万户对“教育公平”的切身感受。对于深圳而言，在动态发展中实现资源的“精准投放”，已不仅是规划技术的升级，更是提升城市温度、增强未来竞争力的重要实践。
为应对教育资源空间科学配置的动态挑战，深圳探索构建以数据驱动、人本导向的“规划智能助理”。它以深圳时空数字底座为依托，通过智能模型与决策中枢，探索从动态预警到规划供给决策的全流程闭环管理，支撑教育资源布局从经验判断转向科学决策。
一是筑牢时空数字底座，感知全域化。早在2019年，深圳市在全国率先建成了覆盖全市域的高精度实景三维模型，依托统一空间编码整合土地、建筑、人口等多维数据，形成“地—楼—房—人—设施”联动的时空数据库，动态掌握全市教育资源底数，为教育布局规划提供鲜活、统一的“时空数字底座”。
二是建立模型协同体系，推演科学化。围绕学位预警、生活圈分析、设施选址等规划需求，开发多个专业模型，并在统一AI大模型中枢调度下形成协同研判的模型生态，推动规划分析从单一模块转向体系化智能推演，为学校空间布局、选址及规模设置提供决策支持。
三是构建智能决策闭环机制，响应联动化。通过人工智能中枢链接数据、模型与业务系统，探索“监测—预警—联动”的智能闭环，从学位紧缺风险的自动识别到跨部门协同响应，推动教育规划从被动应对转向主动治理。
右下：联合国人居署中国办公室资深顾问张振山
目前，该系统已实现对全市794个标准规划单元、900余所义务教育阶段学校和实际管理服务人口的监测评估。未来，深圳将持续升级“规划智能助理”，拓展其在预测分析、动态模拟与协同决策等方面的能力，为深圳在更高水平上践行“以人民为中心”的城市发展理念，为全球城市的精细化治理与可持续发展贡献更多可复制的深圳经验。
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